Washington वाशिंगटन। OpenAI ने मंगलवार को कई नए टूल पेश किए, जो डेवलपर्स के लिए अपनी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक पर आधारित मॉडल बनाना आसान बना देंगे, क्योंकि ChatGPT निर्माता जनरेटिव AI की दौड़ में बने रहने के लिए तकनीकी दिग्गजों के साथ संघर्ष कर रहा है। Microsoft समर्थित स्टार्टअप ने कहा कि एक नया रीयल-टाइम टूल, जो तुरंत परीक्षण के लिए रोल आउट हो रहा है, डेवलपर्स को निर्देशों के एक सेट का उपयोग करके AI वॉयस एप्लिकेशन बनाने की अनुमति देगा।
पहले इस प्रक्रिया में डेवलपर्स को कम से कम तीन चरणों से गुजरना पड़ता था: पहले ऑडियो को ट्रांसक्राइब करना, फिर क्वेरी का उत्तर देने के लिए जेनरेटेड-टेक्स्ट मॉडल चलाना और अंत में एक अलग टेक्स्ट-टू-स्पीच मॉडल का उपयोग करना। OpenAI के राजस्व का एक बड़ा हिस्सा उन व्यवसायों से आता है जो अपनी खुद की AI एप्लिकेशन बनाने के लिए इसकी सेवाओं का उपयोग करते हैं, जिससे उन्नत क्षमताओं का रोलआउट एक प्रमुख विक्रय बिंदु बन जाता है।
Google-पैरेंट अल्फाबेट सहित प्रौद्योगिकी दिग्गजों द्वारा अपने व्यवसायों में वीडियो, ऑडियो और टेक्स्ट जैसी विभिन्न प्रकार की सूचनाओं को क्रंच करने में सक्षम AI मॉडल को एकीकृत करने से प्रतिस्पर्धा भी बढ़ रही है। रॉयटर्स ने पिछले महीने रिपोर्ट की थी कि ओपनएआई को उम्मीद है कि 2024 में अनुमानित 3.7 बिलियन डॉलर से अगले साल उसका राजस्व बढ़कर 11.6 बिलियन डॉलर हो जाएगा। कंपनी 6.5 बिलियन डॉलर के फंड जुटाने की प्रक्रिया में भी है, जिससे इसका मूल्य 150 बिलियन डॉलर हो सकता है। मंगलवार के रोलआउट के हिस्से के रूप में, ओपनएआई ने प्रशिक्षण के बाद मॉडल के लिए एक फाइन-ट्यूनिंग टूल पेश किया, जो डेवलपर्स को छवियों और टेक्स्ट का उपयोग करके अपने मॉडल द्वारा उत्पन्न प्रतिक्रियाओं को बेहतर बनाने की अनुमति देगा।
इस फाइन-ट्यूनिंग प्रक्रिया में मनुष्यों से फीडबैक शामिल हो सकता है जो मॉडल को उसके जवाबों के आधार पर अच्छे और बुरे उत्तरों के उदाहरण देते हैं। ओपनएआई ने कहा कि मॉडल को फाइन-ट्यून करने के लिए छवियों का उपयोग करने से उन्हें मजबूत छवि समझ क्षमताएँ मिलेंगी, जिससे बेहतर विज़ुअल सर्च और स्वायत्त वाहनों के लिए बेहतर ऑब्जेक्ट डिटेक्शन जैसे एप्लिकेशन सक्षम होंगे। स्टार्टअप ने एक टूल का भी अनावरण किया जो छोटे मॉडल को बड़े, स्थापित मॉडलों से सीखने की अनुमति देगा, साथ ही "प्रॉम्प्ट कैशिंग" जो एआई द्वारा पहले संसाधित किए गए टेक्स्ट के टुकड़ों का पुन: उपयोग करके कुछ विकास लागतों को आधा कर देता है।